大学入試数学を、ｽｰﾊﾟｰｺﾝﾋﾟｭｰﾀで解答解説できるか

大学入試数学を、スーパーコンピュータとクラウドサービスで解答解説できるか
「それならコンピュータに解法プログラムと数式処理プログラムと人工知能を組み込んで問題を解かせることは
可能だと思われますか。もしできるなら、スーパーコンピュータのサーバーサイドに入試問題解説ソフトウェア
を組み込んで富士通のクラウドサービスで配布すれば教育費が安上がりになるはずです。」
http://ameblo.jp/wadahideki/entry-10502592674.html

大学入試数学を、スーパーコンピュータとクラウドサービスで解答解説できるか
http://detail.chiebukuro.yahoo.co.jp/qa/question_detail/q1139948501
手書き数式入力インターフェース
http://www-ui.is.s.u-tokyo.ac.jp/~wanghua/HandCalc.pdf

夏休みに入って途端にチンカス高校生が糞スレを連立させだしたな

糞スレ終了

では以後はワシが占領や。

猫

>>4
なぜですか？

>>5
ソレは『私の個人的な都合』ですから、従って文句を言われても困ります。

猫

>>6
文句ではなく、単純に理由を聞いているのです。
では、「文句」と「質問」を定義して、それらの違いについて説明を求めます。

>>7
★理由★
「糞スレなので、もう誰も使わない」という意見がでていたから。
（理由は終わり）

猫

>>7
★定義★
文句とは相手の主張に対して不快感を示す事。

★定義★
質問とは相手の主張が理解出来ない場合の論理的な返答。
（定義は終わり）

★実例★
文句：菅直人さん、早く辞任して下さい。
質問：菅直人さん、何時辞任しますか？
（実例は終わり）

猫

糞スレ糞スレ言ってるわりには、なんでこんなにレスがつくの？

良いアイデアですね。
実は数十年も昔の話、数学ソフト
Mathematica が Version 2 の頃、ある大学の
数学の入試問題を、マシンに解かせた経験があります。

その結果、「問題」に「あやまり」を発見し、数学の
先生に連絡したら、叱られた経験があります。

こう云う問題のネックは、大抵、専門家や「偉いさん」
にあるようですなー！？

大体、彼らは、自分の縄張りに口を突っ込まれると、
エラク怒りますよ！ （プロ野球の監督もそうだろうね！）
その大問題さえ解決出来れば賛成です。
やりましょう！

>>1

受験板でやれ! バカ

そっちでも馬鹿にされろ
あほう

かえる

>>2
チンカス高校生ｗｗｗ
この言葉流行らせようぜ
「チンカス高校生はスレ立てをご遠慮下さい」って数学板トップに
書いといてくれ

チンカス大学生ですが何か？

皮を切れ

かゆいよー

キンカンを塗れ!

四色問題のコンピュータ証明は証明と言えるの?
http://kamome.2ch.net/test/read.cgi/math/1295774310/

論理的なギャップさえ無ければ何を使おうと『証明は証明』。

猫

なるほど。

藤原先生は虚偽申請をやりました。藤原先生は虚偽申請をやりました。
藤原先生は虚偽申請をやりました。藤原先生は虚偽申請をやりました。
藤原先生は虚偽申請をやりました。藤原先生は虚偽申請をやりました。
藤原先生は虚偽申請をやりました。藤原先生は虚偽申請をやりました。
藤原先生は虚偽申請をやりました。藤原先生は虚偽申請をやりました。
藤原先生は虚偽申請をやりました。藤原先生は虚偽申請をやりました。
藤原先生は虚偽申請をやりました。藤原先生は虚偽申請をやりました。
藤原先生は虚偽申請をやりました。藤原先生は虚偽申請をやりました。
藤原先生は虚偽申請をやりました。藤原先生は虚偽申請をやりました。
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藤原先生は虚偽申請をやりました。藤原先生は虚偽申請をやりました。
藤原先生は虚偽申請をやりました。藤原先生は虚偽申請をやりました。
藤原先生は虚偽申請をやりました。藤原先生は虚偽申請をやりました。
藤原先生は虚偽申請をやりました。藤原先生は虚偽申請をやりました。
藤原先生は虚偽申請をやりました。藤原先生は虚偽申請をやりました。

>>20
お前は、エネルギーギャップがあり杉だろ。
裏切り者め。

>>22
藤原って何？

>>24
藤原一宏(虚偽申請)

>>24
藤原一宏(虚偽申請)

加藤毅(引用2)

２万次元の判別式の係数を計算しなさい。　15点
とか

ぜひやろう！

b^2-4acかなぁ。

❶東大
❷R
❸BHG
❹ラミ
❺バーチャ
❻センター

❶東大
❷R
❸BHG
❹ラミ
❺バーチャ
❻センター

いいじゃん

首都圏もチェルノブイリ並みに汚染されている（日刊ゲンダイ）2011年8月9日
医師の土井里紗氏はこう言った。
「首都圏はチェルノブイリ事故のような汚染はない、とされてきたが、（調査結果は）それを否定するもの。
降り積もった（高濃度汚染の）砂塵（さじん）が風などで吹き上がれば、皮膚や粘膜に吸着される可能性もあります」

　|>､＿_ ／|ﾌ
　 〉｡,　o　く　/＼
　 b 〜　O ヽ〉 /
　 （>　 ＜ノ ∨
　　（､＿（、 ノ
　　￣ 　 ￣

まあmathmaticaは超性能だよな。
微分積分は当然としてガロア群まで求めてくれるんだぜ。

ワシが貰ったデ！！

　ロボットに搭載する人工知能に東京大学を受験させるというプロジェクトに、国立情報学研究所
（東京都千代田区）が挑戦する。
　人間と対話しながら、求められていることを察知して行動する「ドラえもん」のようなロボットの開発
に役立つ研究で、５年後までに大学入試センター試験で高得点をマークし、１０年後には東大合格を
目指す計画だ。
　コンピューターである人工知能は、膨大なデータを暗記したり、計算したりするのは得意だが、
自然言語と呼ばれる人間が日常的に使う文章や、紙に描かれた立体図形などを理解するのが苦手だ。
今年２月、米国の人気クイズ番組で人間のクイズ王２人に圧勝した米ＩＢＭのスーパーコンピューター
「ワトソン」は、自然言語を理解するように開発されてはいるが、あらかじめ覚え込ませた本１００万冊分
の知識以外のことには答えられない。
　今回、研究グループは暗記だけでなく、論理的な思考が必要な大学入試に着目。最難関の東大を目標に、
人間のように考えて答えを導き出せる人工知能を開発することにした。
　具体的には、「リンゴ３個とミカン２個」が「果物５個」と同じ意味であるというような人間にとっては
当たり前の文章や、紙に描かれた立体図形を認識するプログラムを開発し、問題の意図を正しく理解させる。
教科書１００冊程度を使って、さまざまな問題の解き方を覚え込ませ、未知の問題でも解答できるようにする。
（2011年11月5日14時34分 読売新聞）
http://www.yomiuri.co.jp/science/news/20111105-OYT1T00477.htm

しょせん大学入試とはその程度のことなんだね

>>39
恥ずかしいやつ

クイズようの人工知能計算機が優勝したけど　殆ど無用の長物だよ
人間の補助に徹したほうがいい。

電波テロ装置の戦争(始)
エンジニアと参加願います公安はサリンオウム信者の子供を40歳まで社会から隔離している
オウム信者が地方で現在も潜伏している
それは新興宗教を配下としている公安の仕事だ
発案で盗聴器を開発したら霊魂が寄って呼ぶ来た
<電波憑依>
スピリチャル全否定なら江原三輪氏、高橋佳子大川隆法氏は、幻聴で強制入院矛盾する日本宗教と精神科
<コードレス盗聴>
2004既に国民20%被害250〜700台数中国工作員3〜7000万円2005ソウルコピー2010ソウルイン医者アカギ絡む<盗聴証拠>
今年５月に日本の警視庁防課は被害者SDカード15分を保持した有る国民に出せ!!<創価幹部>
キタオカ1962年東北生は二十代で2人の女性をレイプ殺害して入信した創価本尊はこれだけで潰せる<<<韓国工作員鸛<<<創価公明党 <テロ装置>>東芝部品)>>ヤクザ<宗教<同和<<公安<<魂複<<官憲>日本終Googl検索

魂は幾何学


誰か(アメリカ)気づいた
ソウルコピー機器

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.　　　 　|　　　＼ ∠イ　 ,ｲイ|　　　 ,`-' |　　　　　　頭が良くて数学が出来てかっこいい人。それが必要条件よ。
　　　　 | 　　　　l＾,人| 　` `-' 　 　 ゝ　 |　　　　　　　　さらに Ann.of Math に論文書けば十分条件にもなるわよ。
　 　 　 | 　　　　 ` -'＼　　　 　 　ｰ' 　人　　　　　　　　　　一番嫌いなのは論文数を増やすためにくだらない論文を書いて
　　　　|　　　　　　　 /(l 　　 　＿＿／　 ヽ、　　　　　　　　　　　良い論文の出版を遅らせるお馬鹿な人。
　　 　 |　　　　　　　（:::::`‐-､__ 　|::::`､ 　 　 ﾋﾆﾆヽ、　　　　　　　　　あなたの論文が Ann of Math に accept される確率は?
　 　　|　　　　　　／ `‐-､::::::::::`‐-､::::＼　　 /,ﾆﾆ､＼　　　　　　　　　　　　それとも最近は Inv. Math. の方が上かしら？
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>>38
スーパーコンピュータを使って、百万冊の書籍を、文節単位に区切って、それら全ての共起関係を調べられないだろうか。

シソーラスやオントロジーがあると話しましたが、実はそれを作ること自体が大変なのです。
世の中には無数の単語があります。1万〜 2万ではなく、100万以上の単語がありますし、
フレーズの意味的関係も考えなくてはいけません。
フレーズまで考えだすと、恐らく億単位では収まらないくらいの表現があると思います。
http://www.nii.ac.jp/userdata/shimin/documents/H23/120118_7thlec02.pdf

また共起関係と一口に言っても、どちらが主格でどちらが目的格になるのかについての統計も必要。
例えば「ライオンはウサギに襲い掛かった」の逆、「ウサギはライオンに襲い掛かった」はありえない。

マスコンはウエッブで対戦型オンラインネトゲやればワールドチャンピオンができる。
同時に相手に問題を出し合い、勝ち抜きであがってくる。エントリーは随時で、連続
１００勝でブラックベルトになる。ライフが３つもらえる。

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　 　 　 | 　　　　 ` -'＼　　　 　 　ｰ' 　人　　　　　　　　　　一番嫌いなのは論文数を増やすためにくだらない論文を書いて
　　　　|　　　　　　　 /(l 　　 　＿＿／　 ヽ、　　　　　　　　　　　良い論文の出版を遅らせるお馬鹿な人。
　　 　 |　　　　　　　（:::::`‐-､__ 　|::::`､ 　 　 ﾋﾆﾆヽ、　　　　　　　　　あなたの論文が Ann of Math に accept される確率は?
　 　　|　　　　　　／ `‐-､::::::::::`‐-､::::＼　　 /,ﾆﾆ､＼　　　　　　　　　　　　それとも最近は Inv. Math. の方が上かしら？
　　　|　　　　　　|::::::::::::::::::|` -､:::::::,ﾍ￣|'､　 ﾋﾆ二、　＼
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ショーマーズをPBのバニーチャンが解説するDVDを流せば学力は上がるだろ。
記憶は画像で覚えるのが壱番

↑バカの一つ覚え

いや、ステマかな？

>>38は良くできた文章だけどその道の人なん？

　　　　　　　　　　__ﾉ)-'´￣￣`ｰ- ､_
　　　　　　　 ,　'´　　_. -‐'''"二ニﾆ=-`ヽ、
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　　　　 |　　　|　 |　/　/ ﾚ',二､ﾚ′ ,ｨｲ|ﾞ/　　　私は只の数ヲタなんかとは付き合わないわ。
.　　　 　|　　　＼ ∠イ　 ,ｲイ|　　　 ,`-' |　　　　　　頭が良くて数学が出来てかっこいい人。それが必要条件よ。
　　　　 | 　　　　l＾,人| 　` `-' 　 　 ゝ　 |　　　　　　　　さらに Ann.of Math に論文書けば十分条件にもなるわよ。
　 　 　 | 　　　　 ` -'＼　　　 　 　ｰ' 　人　　　　　　　　　　一番嫌いなのは論文数を増やすためにくだらない論文を書いて
　　　　|　　　　　　　 /(l 　　 　＿＿／　 ヽ、　　　　　　　　　　　良い論文の出版を遅らせるお馬鹿な人。
　　 　 |　　　　　　　（:::::`‐-､__ 　|::::`､ 　 　 ﾋﾆﾆヽ、　　　　　　　　　あなたの論文が Ann of Math に accept される確率は?
　 　　|　　　　　　／ `‐-､::::::::::`‐-､::::＼　　 /,ﾆﾆ､＼　　　　　　　　　　　　それとも最近は Inv. Math. の方が上かしら？
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　　　　 | 　　　　l＾,人| 　` `-' 　 　 ゝ　 |　　　　　　　　さらに Ann.of Math に論文書けば十分条件にもなるわよ。
　 　 　 | 　　　　 ` -'＼　　　 　 　ｰ' 　人　　　　　　　　　　一番嫌いなのは論文数を増やすためにくだらない論文を書いて
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　　　　 | 　　　　l＾,人| 　` `-' 　 　 ゝ　 |　　　　　　　　さらに Ann.of Math に論文書けば十分条件にもなるわよ。
　 　 　 | 　　　　 ` -'＼　　　 　 　ｰ' 　人　　　　　　　　　　一番嫌いなのは論文数を増やすためにくだらない論文を書いて
　　　　|　　　　　　　 /(l 　　 　＿＿／　 ヽ、　　　　　　　　　　　良い論文の出版を遅らせるお馬鹿な人。
　　 　 |　　　　　　　（:::::`‐-､__ 　|::::`､ 　 　 ﾋﾆﾆヽ、　　　　　　　　　あなたの論文が Ann of Math に accept される確率は?
　 　　|　　　　　　／ `‐-､::::::::::`‐-､::::＼　　 /,ﾆﾆ､＼　　　　　　　　　　　　それとも最近は Inv. Math. の方が上かしら？
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　国立情報学研究所（注1）（以下、NII）の人工頭脳プロジェクト『ロボットは東大に入れるか』
（以下、東ロボ）に、本年度から株式会社富士通研究所（注2）（以下、富士通研究所）は、
『数式処理・計算機代数』技術をベースに、数学チームとして参画します。
　「東ロボ」はNIIの新井紀子教授を中心にして、1980年以降細分化された人工知能分野の研究
を再び統合することで新たな地平を切り拓くことを目的に、2011年にスタートしたものです。プロジェクト
としての目標は、2016年までに大学入試センター試験で高得点をマークし、2021年に東京大学入試
を突破することです。本プロジェクトでは、教科ごとにチームで担当する体制をとっており、数学につい
ては「数学チーム」での活動が進められています。
　富士通研究所では数理的な分析や最適化技術をはじめ、数学の問題を正確に解くために必要と
なる『数式処理・計算機代数』の研究を長年行っています。そこで、本年度からその技術をベースに、
東ロボの数学チームに参画することとしました。
　富士通研究所は、「東ロボ」（数学）を通して、NIIと共同で人間中心のITを実現するために必要な
技術の開発を行います。これにより、高度な数理解析技術が誰でも容易に使えるようになり、さまざまな
現実世界の問題解決のための高度な数理的な分析や最適化などが自動化されることを目指していきます。

国立情報学研究所の人工頭脳プロジェクト「ロボットは東大に入れるか」に
富士通研究所が“数学チーム”として参加
http://pr.fujitsu.com/jp/news/2012/09/10.html

http://www.17dhs.net/book/33195/txt.aspx

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AI artificial idiot

入試問題を解いて、解説文も作成してくれるスーパーコンピューター
があるといいね。

>>83
最近、そういうこともWolframならそのうちやりかねないと思えてきた。
積分するだけの問題とかなら既にstep-by-step solutionで数式追って答え導いたりするし

篠田正輝 ― 2012年11月27日 11時00分00秒
>大学入試の数学 「暗記・計算」と「思考・理解」

cccpcamera氏は、大学入試の数学問題をコンピュータで自動解答するとことは可能と思われますか？

国立情報学研究所の人工頭脳プロジェクト「ロボットは東大に入れるか」に
富士通研究所が“数学チーム”として参加
http://pr.fujitsu.com/jp/news/2012/09/10.html

富士通が研究中とのことですが、受験数学の研究家であるcccpcamera氏の見解を聞きたいです。

_ cccpcamera ― 2012年11月28日 07時54分17秒
　数学は問題の意味を理解して、過去の経験で解答を導くものです。
　コンピュータで問題を解く場合は、いろいろな問題・解答をデータベース化しておけば、
解答を出すプロセスは比較的容易だと思います。問題の意味を理解する部分は、なかなか手ごわいはずだけれど、
自動翻訳に比べたら、まだ、易しいかもしれない。ただし、コンピュータソフトは人間が作ったものだから、
そのソフトが苦手とする問題を作ることは十分可能なので、常に満点を取るソフトを作ることは不可能だと思います。
http://cccpcamera.asablo.jp/blog/2009/05/21/4317200#c6644432

http://pr.fujitsu.com/jp/news/2012/09/10.html

＞意味解析：人間にとって理解しやすい自然言語や数式で表現された問題文を理解する。

けれども次のような入試問題は、「日本語として意味不明」と思えてならない。

傾いた平面上でもっとも急な勾配が１／３であるという。南北方向の勾配を測ったところ１／５であった。東西方向の勾配はどれだけでしょうか。
http://sonore.blog75.fc2.com/blog-entry-198.html

まず「傾いた平面上で」とは、具体的にどんな平面上を想定しろと言うのか？

次に「もっとも急な勾配」とは、どんな勾配なのか？

また「勾配が１／３」とは、傾斜角度が１／３度あるいは１／３ラジアンということなのか？
そうではないとしたら、傾斜角度をθと置き、その上でtanθ＝１／３と考えよということなのか？

それから「南北方向の勾配」「東西方向の勾配」というが、「東西南北」の概念はどのように定義されているのか？
「東西南北」を「XY座標」として、かつ「勾配」をｚ軸と置き換え、XYZ座標空間に置き換えなければならない。

勾配＝傾きとのことだが、会社の経営が傾きかけているとはいうが、会社の経営が勾配しかけているとは言わない。
従って「勾配」にせよ「傾いた平面」にせよ、「東西」「南北」にせよ、その厳密な定義から始めなければならなくなる。

>「方程式や三角関数などはソルバーの拡張などで解ける。だが数列や確率の問題は、意味の解析がまだ難しい」（穴井さん）

一般論として、現代文にしても数学にしても、必ずしも『厳密な理解』を要するわけではない。
三角関数の定理証明にしても誘導抜きでは困難で、これが出来ずとも東大に合格した人は多い。

「全然大丈夫」といういいかたは「とてもおかしい」のか。
http://weblog.simplifysimplify.net/?p=348
「定義」を問う入試問題 北海道帯広三条高等学校 吉田 亮介
http://izumi-math.jp/R_Yoshida/teigi.pdf

＞人工知能は同じリンゴでも形が違うと戸惑う。常識や暗黙知、意味の深い理解は人間が上回る。

目の前に3次元の仮想物体を表示　キヤノンが「拡張現実システム」実用化
http://itpro.nikkeibp.co.jp/article/COLUMN/20120618/403346/

これは「リンゴ」をいくつか、「拡張現実システム」で登録して、「リンゴ」とは何かについて、
仮想物体としてデータ化登録するしかない。

http://www.geocities.jp/sayasiapa51jp/002.html

＞水道の蛇口から水が出るのを見た兵士が金物屋で蛇口を買い、壁に取り付けて「水が出ない！」と言い、

その当時の中国人には、「水道」という概念が全く無かった。だから人間だって幼少の頃から、
「これは水道だよ」「これはリンゴだよ」と、幼少の頃から実体として触れていなければ、何のことだかわからない。

狼に育てられた少女〜狼っ子・アマラとカマラの記録〜
http://members.jcom.home.ne.jp/invader/works/works_7_j.html

http://sonore.blog75.fc2.com/blog-entry-198.html

＞題意の平面をαとすると、αは原点を通るとして一般性を失わないので

「傾いた平面上で」については、「平面」についてその数学的概念を、コンピュータに理解させることは可能か。

同一直線上にない 3 点を通る。
一つの直線を含み、その直線上にない一つの点を通る。
平面の通る一点と、その平面に直交する一つの直線が指定されている。
平行であるかただ一点で交わる二つの直線を含む。
http://ja.wikipedia.org/wiki/%E5%B9%B3%E9%9D%A2

「平面」というのは、いかなる平面も、その平面状に「無数の直線」を含み、かつ「無数の点」を含む。
従って「傾いた平面上で」、その「平面上」の「任意の点」を（0,0,0）と置いて、
高さをＺ軸、南北をＹ軸、東西をＸ軸と置き換えることが可能と理解させる。
それから平面には必ず「法線」という概念が伴うことも理解させる。

　それでも今のままでは、東大入試の数学問題には太刀打ちできない。人間は問題文を読んだら記憶を頼りにすぐに
計算に入る。だが人工知能は言語や数式のある問題文の意味がまず理解できない。数式ならば「ソルバー」と呼ぶ
プログラムを幾つも作り、対応はできる。「方程式や三角関数などはソルバーの拡張などで解ける。だが数列や確率
の問題は、意味の解析がまだ難しい」（穴井さん）
　国立情報学研の新井紀子教授は若手研究者の士気が高まると東大入試への挑戦を待ち望む。跳ね返されても、
人工知能の実力が分かり、次の課題が見つかる 。
　人工知能は同じリンゴでも形が違うと戸惑う。常識や暗黙知、意味の深い理解は人間が上回る。創造力やコミュニケ
ーション能力をもっと磨く必要がある。
http://blog.goo.ne.jp/fukuchan2010/e/e5276f5528e2615071b5c34db3d9fef5

> 膨大なテキストデータの圧縮にVF符号化を使うと、データの符号化・復号化のための
> オーバーヘッドが発生するため、高速で質問応答の計算を行う状況では、こういっ
> た手法は用いないのが一般的です。
> このため十分なディスク容量と、インメモリで解答を計算できるような大容量メモ
> リを搭載したシステムを利用します。

回答ありがとうございます。

自然言語処理では解凍せずに圧縮したままで検索するというのは、オーバーヘッドが大きすぎて無理ということですか。
動詞は語尾変化も含めて、助詞や助動詞（「〜である」「〜から」）も全て含めて、国語辞典コーパスで「VF符号化」
できたらなんて勝手に考えていたのですが、どうやら机上の空論だったようで残念です。

非解凍型圧縮データ検索は文字通り、圧縮した大量データを解凍せずに圧縮したまま検索する技術である。
http://it.impressbm.co.jp/e/2012/01/16/4163?page=0%2C2

それからあらゆる分野の電子書籍百万冊を、年代別分野別に「共起語」を調べて統計化すると
いった試みは実際行われているのですか。例えば「選挙」と「出馬」について、「杉村太蔵は今年、
衆議院選挙に出馬する。」とかで一文ごとに区切って、語と語の共起関係についての様々な統計
を算出することは可能ですか。また 「きゃりーぱみゅぱみゅ」のような過去には無かった
最新のキーワードがあれば、それはそれで別に編集しておくとかも。

『レンマ化とは，基本形（base form）あるいは辞書に載っている語形に，語尾変化している
語をまとめることである．レンマとは，つまり，語尾変化をする部分を除いて，変化をし
ない同じ語幹を持つ語のまとまりを指す.』
『まず，本研究では，共起語のレンジを bigram に限定して論文コーパスと雑誌コーパスの
データを取った．これはすべての語の組み合わせを対象とするため，レンジを広げると計
算が複雑すぎるからである．』
http://homepage3.nifty.com/yukie-k/publication/23.pdf

傾いた平面上でもっとも急な勾配が１／３であるという。南北方向の勾配を測ったところ１／５であった。東西方向の勾配はどれだけでしょうか。
http://sonore.blog75.fc2.com/blog-entry-198.html

3 次元の空間を x, y, z の 3 つの軸を持つデカルト座標（xyz-座標）で表したとき、その空間内の平面は、
方程式ax + by + cz + d = 0（a, b, c, d は実数で、abc ≠ 0）の解全体の作る部分集合の全体として表される。
http://ja.wikipedia.org/wiki/%E5%B9%B3%E9%9D%A2

＞傾いた平面上で

まず「平面」とはどんな平面でも無数の点の集合体であり、その任意の一つを(0,0,0)とする。
すると平面の方程式はax + by + cz = 0（a, b, c, d は実数で、abc ≠ 0）と簡略化できる。

＞南北方向の勾配
＞東西方向の勾配

「南北」をｘ軸、「東西」をｙ軸とし、また「勾配」とは測量学的には地形の高低が考慮されるべきで、
「高低」をｚ軸と置くことにする。

＞傾いた平面上で

すると「傾いた」「平面」と書いてあるので、a≠0となる。従って「傾いた平面上」というのは、
数学的かつ測量学的に考察して、x + ay + bz = 0（a, bは実数で、ab ≠ 0）と表現できる。

＞南北方向の勾配を測ったところ１／５

この場合は、東西方向（＝ｙ軸）は抜きに、南北方向の勾配ということで、

http://sonore.blog75.fc2.com/blog-entry-198.html

「南北方向（＝ｘ軸）の勾配を測ったところ１／５」
⇔(必要十分条件)
「平面αの法線ベクトルは(x,y,z)=(1,a,b)、平面αと平面ｙ=0のなす角を
γと置いてtanγ=1/5とすると、tan(γ+90°)＝ｂ／１である」
⇔b=-5

「平面」というのは、「法線ベクトル」と「切片」の２つで必要十分条件で定義される。
平面上の任意の点を原点と置けば、「平面」⇔「法線ベクトル」と考えられる。

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http://sonore.blog75.fc2.com/blog-entry-198.html

＞「南北方向の勾配が１／５」より、αは点(5,0,1)を通るから

この解法では「αは点(5,0,1)を通る」という必要条件を述べているが、
自分としてはなるべくなら必要十分条件（⇔）で、数文和訳したいと思う。

「南北方向（＝ｘ軸）の勾配（＝ｚ軸）を測ったところ１／５」
⇔(必要十分条件)
「平面αの法線ベクトルは(x,y,z)=(1,a,b)、平面αと平面ｙ=0のなす角
をγと置いてtanγ=1/5とすると、tan(γ+90°)＝ｂ／１である」
⇔(必要十分条件)
b=-5

「平面」というのは、「法線ベクトル」と「切片」の２つで必要十分条件で定義される。
従って平面上の任意の点を原点と置けば、「平面」⇔「法線ベクトル」と考えられる。

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> 膨大なテキストデータの圧縮にVF符号化を使うと、データの符号化・復号化のための
> オーバーヘッドが発生するため、高速で質問応答の計算を行う状況では、こういっ
> た手法は用いないのが一般的です。
> このため十分なディスク容量と、インメモリで解答を計算できるような大容量メモ
> リを搭載したシステムを利用します。

回答ありがとうございます。

自然言語処理では解凍せずに圧縮したままで検索するというのは、オーバーヘッドが大きすぎて無理ということですか。
動詞は語尾変化も含めて、助詞や助動詞（「〜である」「〜から」）も全て含めて、国語辞典コーパスで「VF符号化」
できたらなんて勝手に考えていたのですが、どうやら机上の空論だったようで残念です。

非解凍型圧縮データ検索は文字通り、圧縮した大量データを解凍せずに圧縮したまま検索する技術である。
http://it.impressbm.co.jp/e/2012/01/16/4163?page=0%2C2

それからあらゆる分野の電子書籍百万冊を、年代別分野別に「共起語」を調べて統計化すると
いった試みは実際行われているのですか。例えば「選挙」と「出馬」について、「杉村太蔵は今年、
衆議院選挙に出馬する。」とかで一文ごとに区切って、語と語の共起関係についての様々な統計
を算出することは可能ですか。また 「きゃりーぱみゅぱみゅ」のような過去には無かった
最新のキーワードがあれば、それはそれで別に編集しておくとかも。

『レンマ化とは，基本形（base form）あるいは辞書に載っている語形に，語尾変化している
語をまとめることである．レンマとは，つまり，語尾変化をする部分を除いて，変化をし
ない同じ語幹を持つ語のまとまりを指す.』
『まず，本研究では，共起語のレンジを bigram に限定して論文コーパスと雑誌コーパスの
データを取った．これはすべての語の組み合わせを対象とするため，レンジを広げると計
算が複雑すぎるからである．』
http://homepage3.nifty.com/yukie-k/publication/23.pdf

＜余談＞
有名なプロの将棋棋士が、「自分は運良くプロの棋士になれたが、兄貴は力が足らなかったので、
あきらめて東大に行った。」という話をどこかで書いていたのを読んだ記憶がある。人間の頭脳にとっては、
将棋の高段者となることは東大に入るよりはずっと難しいことのようである。ところが、コンピュータにとっては
将棋の高段者を破ることのほうが易しいようだ。探索空間の大きさというものがその差になっているのだろう。
（囲碁のほうが将棋よりコンピュータにとっては難しいというのも、この空間の大きさに依存していると思われる。）
http://sakuraimac.exblog.jp/17823324

　2012年3月17日は，囲碁ソフトZenが武宮宇宙流に挑戦し，5子一番手直りに連勝した注22）とき，
プロ棋士の一人が，「これで人間とコンピューターがコラボして最善譜作りができるようになった」
といった趣旨のことを語ったことが非常に印象深い。囲碁が面白いのは，各局面の作り出す探索空間の構造であり，
勝敗が二の次になることもある。
　IBM Watsonの場合についても同様のロジックが成立する。クイズを解くためにあれやこれや考えると
ころも面白いが，出題の段階まで遡るともっと面白い。事実の持つさまざまな側面，人間が陥りやすい
誤解，見逃しがちな属性など，人間の認知の奥深さを知る良い機会となる。S i r iや，まだチャレンジが宣
言されたばかりの東大に合格する人工知能についても同様である。人工知能に代わりに受験をさせるわ
けにはいかないから，人工知能の能力が優れているだけでは「君がいてよかった」ということにはならない。
https://www.jstage.jst.go.jp/article/johokanri/55/7/55_461/_pdf

慶応大学　数学の入試に「数独」を出題　受験生や予備校から「遊びを入試に出すのは不公平」と苦言続出
http://newskenm.blog.fc2.com/blog-entry-4582.html

ロボットは東大に入れるか
特集の一つ目は、NIIのプロジェクト「ロボットは東大に入れるか」。5本の論文が掲載されている。
チェスやロボカップと同様の「グランドチャレンジ」として位置づけられているが、10年というグランド
チャレンジにしては短期の目標を立てている。

なぜ大学入試問題かというと新井紀子センター長は
人間にとって自然で、内容：・形式ともに多様な入力・出力であること
中心となる知的処理が多様な内容を含むこと
研究の進行を測る客観的な評価尺度が存在すること
の三つをまずあげ、さらに
試験は元来が能力測定のためのデータであり、かなりの程度客観的に合意できる正解が付与され、
非常に良くチェックされた質の高いテストデータであることが大きな特徴としてあげられる。また、
計算機による解答内容とその精度を人間による解答内容・精度と直接対照することができる点も興味深い。
課題データとしてはすでに数十年分の蓄積があり、毎年新たなデータが安価に利用可能となる。(p.465)
としている。こう言われると、確かに良い問題設定のような気がしてくる。

他の論文は、世界史、物理、数学、の各分野においてコンピュータが解かなくてはならない問題は
どのようなもので、どのような課題があるのかを解説している。
曖昧にならないよう注意深く作られているような入試問題文でも、コンピュータが処理しようとすると
「常識」の活用が必要になってきている。世界史によくある「正しいかどうか判定せよ」が、意外と難しい。
（オントロジーが使えるのか、という検証をこれからやるらしい。）

http://d.hatena.ne.jp/k-takahashi/20120911/1347375552

次世代生命体統合シミュレーションソフトウェアの研究開発体制
計算手法を連携させタンパク質の機能発現過程を詳細にシミュレーション
チームリーダ：
木寺 詔紀（理研）
……………………
分担研究：
京大、東大、 阪大、横浜市大等
肝細胞をモデルとした細胞内の物質の動きを考慮したシミュレーション、複数の細胞で構成され
る組織(肝小葉）モデルの開発
チームリーダ：
横田 秀夫（理研）
……………………
分担研究：
慶応大、理研、阪大、神
戸大、東海大等
心臓・血管網を含む血流モデルに血栓形成モデルを統合した血栓症シミュレータの開発
チームリーダ：
高木 周（理研）
……………………
分担研究：
東大、理研、東北大、京大、北陸先端大、阪大、千葉大、広島大等
肺がんと薬をテーマに、薬の効きやすさなどについて、データに基づいたモデルを創出する技術の開発
http://www.mext.go.jp/b_menu/shingi/chousa/shinkou/028/shiryo/__icsFiles/afieldfile/2013/02/22/1331128_2.pdf

「心臓シミュレータ」の発想は秀逸。

http://www.ssken.gr.jp/MAINSITE/download/newsletter/2012/20121024-sci-2/sectionmeeting_report/index.html

＞サルコメア力学から心筋細胞構造を経て心拍動にいたるマルチスケール解析について

コンピュータというのはどんなに処理速度を向上させようとも、所詮は「０と１（ONとOFF)の演算」であり、
従って入試問題を解答するだとかの自然言語処理技術や画像認識技術を発展させるにあたっては、
現実物体を仮想物体に置き換える「シミュレーション化」が不可欠になってくる。

http://d.hatena.ne.jp/k-takahashi/20120911/1347375552

＞ローラーコースターという問題文によって人間は「ABCD」を想定する

「ローラーコースター」の物理学的性質とか動作状況とかが、コンピュータには理解されていない。
向心力とか遠心力とか慣性力とか摩擦力とかが、どこでどう作用しているのかも理解されていない。
ABCDの順番どころか、Aでは何がBでは何がCでは何がDでは何がどういう物理現象が生じているかも不明。
それから「エレベーター」とか「電車」とか「滑車」とか「発電機」とか定番モノはあらかじめ、
これはこういうものでえこういう性質で動作するのだという「モデル化」をしておくのも一法。
あと高校物理では、「単原子分子理想気体」など、「入試問題としてしか通じない概念」もある。

http://21robot.org/%E8%8B%B1%E8%AA%9E/

＞コンピュータにとっては「人間であればだれでも分かること」が分からないため、

コンピュータは「０と１（ONとOFF)の演算」の処理能力は優れてはいるものの、「現実社会の一般的状況」
を全く把握していない。「レストラン」にしても単に辞書登録されているだけで、「現実社会の一般的状況」
としてどういうものなのかについて具体的イメージが形成されているわけではない。それは米国のエリートが、
「従軍慰安婦」＝「旧日本軍性奴隷」と、「現実社会の一般的状況」全く異なった認識をしていて、
何をどう反論しても聞く耳を持たないのと似ている。

そもそも「従軍慰安婦」とは、「性奴隷」で無ければ一体何なのか。当時の状況を鮮明に再現させられるのか？

>「現実社会の一般的状況」全く異なった認識をしていて

「現実社会の一般的状況」とは全く異なった認識をしていて、に訂正。

７０年も前の時代の状況を、言葉だけで説明しようとしても、説得力は今ひとつだ。
米国のエリート外交官がいかに頭脳明晰でも、７０年も前の時代の状況をイメージすることはできない。
「売春婦だ」と反論しても、旧日本軍はイランや北朝鮮と同じ「悪の枢軸」と決めつけられて、
売春という口実で婦女子を強制連行して性奴隷にしたとしか理解されない。

「民」側の要望
　セミナーの後半には民間製薬会社からの講演があった。製薬企業は膨大な組み合わせをコンピュータ
によりシミュレートして創薬を行っている。しかしどの企業からも挙がったのは「圧倒的な計算機リソースの不足」だ。
創薬のプロセスへ効率的にシミュレーション結果を反映していくためには、大規模な検証が必要であり「現状は、
計算リソースの圧倒的不足がボトルネック」（第一三共　主任研究員の中尾直樹氏）になっている。
　また薬作りは化合物を設計して効果を測定するという作業を何度も繰り返す。そのために計算だけに多くの
時間をかけることはできない。現実的な時間としては「注文すれば1日、2日で答えが返ってくるようなものが望ましい」
（塩野義製薬　先端創薬推進部門長　辻下英樹氏）という意見が出ており、この速度はスパコンでなくては
実現ができない。製薬業界においてのスパコン利用はもはや必須の域まで来ていると言える。
　しかし利用に関してもまだ課題がある。製薬会社はPCの専門家ではないため、高度なスパコンを利用すると
いっても容易ではない。「企業が利用しやすい利用形態の整備、セキュアな実施環境、有償ソフトも含んで、
ソフトウェアベンダーも巻き込んだ環境が整備されていってほしい」（中尾氏）という要望も出ており、
使いやすいインターフェイスの開発や、あるいは仲介する人材育成なども必要になってくるだろう。
　どの現場からも共通して挙がったのは「この分野は情報量が多く、単純に計算力が高いものが必要」
という声だった。そして求められる計算力の高さは、すでに京の様なスパコンでなくては実用に堪えない
レベルまで来ている。医療と創薬は国民の生活レベルに直結する重大な事業のため、早急な対応を望みたい。

セミナーレポート
スパコン「京」の創薬・医療に関する利用
「京」の利用開始を待ち望む「民」との連携　　2012/2/13
http://www.hummingheads.co.jp/reports/seminar/s0059.html

　当初、渡辺さんは「2013年3月現在、おそらく世界で1番難しい問題を作ることに成功」と、
スパコンで制作した数独を公開。これは「単純な解法では解答にたどり着くまでに数万回ほど
再帰しなければならない」とされ、人間が手で解くのは不可能かと思われました。
リベンジで作られた問題も公開中。こちらからどうぞ
　ところが、いざ挑戦してみたユーザーからは「あれ……解ける!?」「30分ぐらいで解けた」
などの声が！　なんと人間にとっては基本テクニックだけで解ける“簡単な問題”となっていました。
どうやら問題の難易度判定に設定ミスがあったそうです。
　コンピュータと人間では難易度の定義が同じではないため、問題の設計は非常に難しいのだとか。
15日現在のサイトでは、難易度判定を見直した問題が2つ公開されています。こちらは「世界一」
の称号はついていませんが、腕に覚えがある方は挑戦してみてはいかがでしょうか。
http://nlab.itmedia.co.jp/nl/articles/1303/15/news105.html

あぼーん

>>659
>従って入試問題を解答するだとかの自然言語処理技術や画像認識技術を発展させるにあたっては、
>現実物体を仮想物体に置き換える「シミュレーション化」が不可欠になってくる。

3 シミュレーションを用いた物理問題解答
　大学入学試験における物理の問題は多くの場合，ある特定の状況において発生した物理現象に関して，
そのときの物理量を問うという形式になっている．例えば，図 1 に示す問題では，最初に状況についての記述があり，
続いてその状況に対する操作とその結果となる物理現象が記述されている．そして，問題では一連の物理現象のうち
" 物体が止まった" 時の位置が解答すべきものとして指定されている．
　一般的には，このような問題を解答する際にはその現象の背後にある物理法則を推測し，それに関する公式を
用いて計算し解を求める．このような解法に対し，我々は問題に記述されてある状況をシミュレータ上に再現し，
そこで問題と同じような操作をシミュレーションすることによって物理量を観測し，それを用いて問題を解答する
ことを目指す．このアプローチは大きく分けて以下の 3 つの要素からなる．
(1). 問題テキストからの状況理解
(2). シミュレーション
(3). シミュレーション結果を用いた問題解答
本論文での議論は (3) に関するものである．
http://www.anlp.jp/proceedings/annual_meeting/2013/pdf_dir/P6-8.pdf

【映画「日本語崩壊」あらすじ】
ある日突然、日本語だけが機械に高精度でコンピュータに認識されるようになる。何者かが日本語認識プログラムをwebに公開したからだ。
たちまち全世界的に日本語の爆発的ブームが起こり、日本語会話の活用が大ビジネス活用がされるようになる。
しかしとんでもない悪用が蔓延。東京では72％の家庭にロボット盗聴機が仕掛けられ、
日本語の日常会話が闇ビジネス、ストーカー、殺戮マシン、ポルノ、成りすまし詐偽などに脅かされるようになる。
礒野家ではとんでもない事件が度々起こる。パパ、フランス語知ってるよね。僕に教えてよ。礒野家はめちゃくちゃなフランス語会話を受け入れるはめに。

(1) 太郎が公園に戻ってくるとさきほど 見かけた女の子はいなくなっていた。
　たとえば上記のような文があった場合，省略された項を考慮しない解析，すなわち，
デフォルトの構文・格解析では，「見かけた」が「女の子」を連体修飾しているということ
は正しく解析できるものの，「女の子」は「見かけた」のガ格であると解析されてしまう．
しかし，文頭に出現した「太郎」も考慮に入れ，新たに「女の子」が「見かけた」のヲ格である
可能性も含めて述語項構造解析を行うことにより，「太郎」が「見かけた」のガ格であり，
「女の子」は「見かけた」のヲ格であると正しく解析することができるようになる．
http://www.lr.pi.titech.ac.jp/~sasano/paper/nlp13.pdf

新井
小学校の段階から、すべての科目において、論理的に考えて表現しなければ達成できな
いような活動を意識的にすることでしょう。それはまず、それぞれの学年、成長の過程に合わ
せて、より多くの“説明活動”をさせることです。
　「大学数学基本調査」からわかっていることは、論述式の問題を解く訓練を経ているかどうかで、
大きな差が出ているということです。論述式の入試を目指して勉強した人と、それは必要ないと切り捨
て勉強した人では、勉強の仕方が根本から違ってしまって、それが能力の差につながってしまっているのです。
　また、教え方でも、例えば放物線を教える時に、x軸との交点はこうで、y軸の交点はこうで、
頂点はこうですよと説明して済ませてしまう。その数値を求めよというのが問題ということで、
その求め方を教えるだけで終わらせてしまう。では、なぜ３点なのか。それがなぜ重要なのかという
ところまで生徒はイメージが及びません。しかし、放物線は３点がわかればそれが決定される、
と頭に入れさえすれば、何か現象を観たときに全容を理解するパースペクティブを得ることができるでしょう。
微分方程式なら微分方程式といった名前がわざわざ付いているのはなぜか。それはその概念
がほかに使える重要なものだからに決まっているわけで、それを理解させれば、当たり前の勉強をしていても、
コンピュータが苦手とするような力がついていくだろうと思います。
http://www.gakuryoku.gakken.co.jp/pdf/articles/2013/6/p2-5.pdf

以前、ハーバード大学の学生に、東大の数学と理科の入試問題を見てもらったことがある。その学生は
「全米の学力テストのSATは、難易度も低く、マークシートなので満点が取れる。しかしながら東大の入試問題は、
難易度も非常に高く、答案に記述していかないといけないので満点は取りにくい。もしかすると世界で最も
難しい大学入試の問題かもしれない」と言っていたのが印象的だった。
http://toyokeizai.net/articles/-/12143?page=5

CHALLENGE from the VOID−数学入試問題の研究−
http://www.riruraru.com/cfv21/math/index.htm

20円のチョコレートと30円のせんべい、40円のアメ玉、50円のビスケットを組み合わせて、100円以内で買い物をします。
例えば、チョコレート2個とビスケット１個で90円になります。また、チョコレート5個でもちょうど100円になります。
（チョコ１個20円という買い方もあります）
ここで問題です。
この４種類のお菓子を組み合わせて、100円以内で買い物をするとき、何通りの買い方があるでしょうか。
(小学校算数１年生の教科書P127（啓林館）の問題です。)
http://vippers.jp/archives/7099376.html

（ビスケット,アメ玉,せんべい,チョコレート)=(0,0,0,0)〜(2,0,0,0)まで数え上げて２９通り。
人間がやるとケアレスミス連発だろうが、コンピュータがやれば楽勝であろう。

>>110

テメ〜、いいかげんにしねえと、ブッ殺すぞ！

　無職の、知的障害の、女性恐怖症の、頭デッカチの虚弱児・ひ弱の、ゴミ・クズ・カス・無能・虫けらのクソガキ！

　死ね！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！

あぼーん

テキスト理解（解析）の特徴（１）
１つの入力文に対して，複数の解釈（構文構造，意味構造）がありうる（曖昧性）
例：「昨日図書館で借りた分厚い本を読んだ．」
可能な解釈を順次作り出すこと
それらの間に優先順位を付けること
が重要
参考： テキスト生成でも，１つの意味構造（言い表したい内容）に対して複数の文が生成可能
⇒ すなわち，文と意味構造は多対多対応の関係
http://www.sic.shibaura-it.ac.jp/~sugimoto/nlp/nlp13-3.pdf

3.1.1. 状況モデルとは
本研究では,物語テキストから言語的手がかりを抽出する過程のモデルとして，状況モデルとい
う考え方を導入する．状況モデルとは，人間が物語理解の際に頭の中で構成する心的小世界，
すなわちイメージとその構成過程のモデルである．Zwaan[2]らによると，状況モデルを構築するた
めには 5 つの重要な状況的次元，時間(time)，空間(space)，主人公(protagonist)，意図(motivation)，
原因及び因果(causation)があり,読者が物語を読む際には，これらの要素に注目しているとされる．
本研究では，Zwaan の主張する状況モデルを構成する要素のうち，主人公を登場人物とし，そして
新たに状況に登場する物あるいは対象（object）を人物と分ける.また文脈解析の困難さから意図を除き，
主人公の目標に沿って物語が進むという仮定から，意図を潜在的に含むと考えられる行為/状態の
次元を加え，時間，空間，人物，物及び行為/状態の 5つの次元を，状況モデルを構築する要素とした．
http://www.jcss.gr.jp/meetings/JCSS2012/proceedings/pdf/JCSS2012_P1-7.pdf

＞状況モデルとは，人間が物語理解の際に頭の中で構成する心的小世界，
＞すなわちイメージとその構成過程のモデルである．

脚本から直接、シミュレーション人形劇を作成できたらよいと思う。

連続人形劇　プリンプリン物語
https://www.youtube.com/watch?v=S4h_dKUv3lY

ここでの状況モデルは「舞台」、そしてその中でキャラクターが会話しながら動いていくということ。

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6. 結論と展望
本稿では，「機械によって数学問題を解く」という行為を (1)
問題文の ZF の式への翻訳，(2) ZF の式から現実的に機械に
よる推論が可能な体系 (RCF++PA) の式への変換，(3) 「解
けている」と認められる項・式を得るための推論の実行，とい
う流れとして明確化し，これに基づく解答システムについて
(1) の自然言語処理のステップを中心に概説した．言語処理部
について理想化した実験設定ではあるが，RCF-QE ソルバー
を用いてテストデータの約 7 割に現段階で正答が得られたこ
とは，上記の方針について明るい見通しを与えるものである．
https://kaigi.org/jsai/webprogram/2013/pdf/622.pdf

2. 数式処理による数学入試問題の解法
数式処理は, 入力された数式に対して計算機上で代数的な記
号演算を行い数式を出力する．多くの計算では浮動小数ではな
く任意多倍長の整数または有理数を用い，誤差のない結果を返
す．例えば，数式処理により多項式の最大公約因子や因数分解
などの計算ができる．数式処理を実現する商用の数式処理シス
テムとしては Maple や Mathematica, フリーでは Risa/Asir
などがある. 数学入試問題では誤差のない計算が要求されるた
め，数式処理システムの活用は有効な手段であると考えられ
る．本章では数式処理アルゴリズムのひとつである QE によ
る入試問題の解法について紹介する．
https://kaigi.org/jsai/webprogram/2013/pdf/347.pdf

https://kaigi.org/jsai/webprogram/2013/pdf/347.pdf

＞しかし，センター試験に対して高得点をとるという観点ではこの手法のみでは不十分で，

＞一般に整数に関する問題や三角関数・指数関数・対数関数の問題に対して適用できる QE アルゴリズムは存在しない．

ならば過去のセンター試験で、QE法では解答できなかった問題を、いくつか挙げてもらえますか。
整数問題についても、コンピュータでは解答困難だった入試問題を、いくつか挙げてもらえますか。

整数問題に関しては「互いが素数」とかの条件を駆使して絞り込むか、あるいは帰納法を用いるとかが考えられます。例えば、

「２X＋３Y＝n<nは整数>で、この式を満たす<正の整数X,Y>がちょうど10組になるようなnを全て求めよ。」は、
まず「２X＋３Y」という左辺の式の係数がいずれも素数であることに着目し、これを利用できないかを考える。すると、
２X＋３Y＝n<nは整数>⇔２(X＋n)＝３(Y＋n)<nは整数>、よって(X＋n)は３の倍数で、(Y＋n)は２の倍数、と絞り込める。
なお問われている変数は専らnであって<正の整数X,Y>ではない。「問題を解くために必要な事項のみに注目」し、他の情報は捨てる。
そこでX＋n＝pとなるような整数pを新たに変数として定義して、(X,Y)＝(3p-n,-2+n)と置き換える。
3p-n>0,-2+n>0、よってn/3＜p＜n/2と絞込み、あとはpは整数と定義したからということで、n＝６Q＋K（Qは整数、K=0,1,2,3,4,5）と絞って、
あとは「整数Pの個数が１０個になるよう」な整数Qを数え上げる（不等式の整数解を数直線上で考える）。

>>117

無職のクソガキども！　　大変なコトになるな！

憲法改正だ！　９６条を改正してから、９条を改正する。　そして、何条を改正するか？
１８条だ！　そうして、国家総動員法ができて、オマエたち、無職のクソガキどもは、真っ先に徴兵だ！
オマエたちは、頭デッカチの虚弱児・ひ弱だから、最下等兵！　すぐ戦死だ！

アハハハハハハハハハハ！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！

>>548
>自然言語処理でいくつもの書き換え文を自動作成できれば進歩が大きい。

概要：
言語には同じ意味内容・情報に対応する表現がいくつも存在する．そのような，意味が（近似的に）等価
な言語表現の異形を言い換えという．本講演では，以下の 3 部構成で，言い換え技術の研究動向を紹介す
る．まず，言い換えとみなすべき表現とそうではなく含意や推論等を含むような表現の関係について整理
するとともに，言い換えに含まれる表現を大まかに分類する．次に，今世紀に入って大きく進展した，言
い換え知識の自動獲得手法，およびそのような知識を活用した自然言語処理応用技術について概観する．
最後に，これまでの研究の成果のまとめをふまえ，今後取り組むべき研究課題について議論する．
http://paraphrasing.org/~fujita/publications/fujita-NL212-6.pdf